from scipy import stats
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#数据生成
x = np.linspace(30,79,20)
y = np.linspace(40,100,20) + np.random.randint(10,size=20)
print(x,y)
#设置图片大小
plt.figure(figsize=(6,6))

#获取数据范围
cmax = max(max(x),max(y))
cmin = min(min(x),min(y))

#对散点数据进行线性拟合 获取斜率 截距 R2
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y) #斜率 截距 R2

#画拟合线
X1 = np.arange (0,int(cmax),100)
Y1 = np.array([ intercept+ slope * x for x in X1])
plt.plot(X1,Y1)

#统一 x y 轴范围
plt.xlim(cmin,cmax )
plt.ylim(cmin,cmax )

#统一 x y 轴坐标
X2 = np.linspace(0,cmax*1.1,5)
Y2 = np.linspace(0,cmax*1.1,5)
plt.xticks(X2)
plt.yticks(Y2)

#画建1：1 标准线
plt.plot(range(int(cmax*1.1)),color='black')

#画散点图
plt.scatter(x,y)

#写入公式以及R2
plt.text(cmax*0.1,cmax*0.9,'R$^2$=%s'%(np.around(r_value**2,2)),fontsize=20)
plt.text(cmax*0.1,cmax*0.8,'y=%s*x+%s'%(np.around(slope,2),np.around(intercept,2)),fontsize=15)

#写入坐标轴label
plt.xlabel('坐标轴x',fontproperties='KaiTi',fontsize=20)
plt.ylabel('坐标轴y',fontproperties='KaiTi',fontsize=20)

#设置刻度大小
plt.tick_params(labelsize=15)

#保存路径 格式 将边缘空白部分去除，设置分辨率为300
plt.savefig('test.jpg',bbox_inches='tight',dpi=300) 
